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蒙特卡洛樹，蒙特卡洛樹是什么算法

來源：整理 時間：2025-02-03 10:40:47 編輯：智能門戶 手機版

1，蒙特卡洛樹是什么算法

蒙特卡洛算法就是用很多個隨機事件的結(jié)果去逼近所需要的精確結(jié)果。與常規(guī)的牛頓搜索，正交共軛搜索之類算法不同，蒙特卡洛不用確定搜索方向，每取一個值，都跟上一個取值無關(guān)，正因為如此每一步都有很多種的可能性，這樣在設(shè)計圍棋這樣求解步數(shù)很多的事情或過程時，所需要的內(nèi)存和CPU性能幾乎是無窮大，

蒙特卡洛樹是什么算法

2，AlphaGo會打劫嗎

打劫指黑白雙方都把對方的棋子圍住，這種局面下，如果輪白下，可以吃掉一個黑子；如果輪黑下，同樣可以吃掉一個白子。因為如此往復(fù)就形成循環(huán)無解，所以圍棋禁止“同形重復(fù)”。對于AlphaGo來說，其算法決定其在不打劫就能獲勝的條件下會盡量避免劫爭，因為優(yōu)勢下的劫爭增加了搜索的不確定性，常常會使他對勝率的估計降低。但是，非勝不可的劫，電腦必然會打。去年10月AlphaGo對歐洲圍棋冠軍樊麾第三局、第五局，都出現(xiàn)劫爭。其中第三局馬上消劫形成轉(zhuǎn)換；第五局劫爭過程持續(xù)18手，亦形成轉(zhuǎn)換。很多時候之所以AlphaGo不打劫，很可能是有更好的選擇，只要能贏這個棋就已夠了。
alphago依靠精確的專家評估系統(tǒng)（value network）、基于海量數(shù)據(jù)的深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（policy network），及傳統(tǒng)的人工智能方法蒙特卡洛樹搜索的組合，以及可以通過左右互搏提高自己的水平，這個真的是有的恐怖了有木有。李世石九段固然厲害，可人類畢竟是動物，機器軟件程序是無休止的工作，這一點也是客觀因素了。圍棋九段李世石目前已經(jīng)一比四落后alphago了，（比賽規(guī)定即使是在分出勝負的情況下，也要下滿五局）。

AlphaGo會打劫嗎

3，目前深度學(xué)習(xí)的模型有哪幾種適用于哪些問題

AlphaGo依靠精確的專家評估系統(tǒng)（value network）:專家系統(tǒng)是一個智能計算機程序系統(tǒng)，其內(nèi)部含有大量的某個領(lǐng)域?qū)＜宜降闹R與經(jīng)驗，能夠利用人類專家的知識和解決問題的方法來處理該領(lǐng)域問題。 基于海量數(shù)據(jù)的深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（policy network）:多層的好處是可以用較少的參數(shù)表示復(fù)雜的函數(shù)。在監(jiān)督學(xué)習(xí)中，以前的多層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的問題是容易陷入局部極值點。如果訓(xùn)練樣本足夠充分覆蓋未來的樣本，那么學(xué)到的多層權(quán)重可以很好的用來預(yù)測新的測試樣本。但是很多任務(wù)難以得到足夠多的標記樣本，在這種情況下，簡單的模型，比如線性回歸或者決策樹往往能得到比多層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)更好的結(jié)果。非監(jiān)督學(xué)習(xí)中，以往沒有有效的方法構(gòu)造多層網(wǎng)絡(luò)。多層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的頂層是底層特征的高級表示，比如底層是像素點，上一層的結(jié)點可能表示橫線，三角； 而頂層可能有一個結(jié)點表示人臉。 傳統(tǒng)的人工智能方法蒙特卡洛樹搜索的組合:是一種人工智能問題中做出最優(yōu)決策的方法，一般是在組合博弈中的行動（move）規(guī)劃形式。它結(jié)合了隨機模擬的一般性和樹搜索的準確性。
quora上有個答案，hastherebeenanyworkonusingdeepl

目前深度學(xué)習(xí)的模型有哪幾種適用于哪些問題

4，深度學(xué)習(xí)的模型并行是什么原理

最簡單的一種方法是利用人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的特點，人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（ANN）本身就是具有層次結(jié)構(gòu)的系統(tǒng)，如果給定一個神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，我們假設(shè)其輸出與輸入是相同的，然后訓(xùn)練調(diào)整其參數(shù)，得到每一層中的權(quán)重，自然地，我們就得到了輸入I的幾種不同表示（每一層代表一種表示），這些表示就是特征，在研究中可以發(fā)現(xiàn)，如果在原有的特征中加入這些自動學(xué)習(xí)得到的特征可以大大提高精確度，甚至在分類問題中比目前最好的分類算法效果還要好！這種方法稱為AutoEncoder。當然，我們還可以繼續(xù)加上一些約束條件得到新的Deep Learning方法，如如果在AutoEncoder的基礎(chǔ)上加上L1的Regularity限制（L1主要是約束每一層中的節(jié)點中大部分都要為0，只有少數(shù)不為0，這就是Sparse名字的來源），我們就可以得到Sparse AutoEncoder方法。
alphago依靠精確的專家評估系統(tǒng)（value network）、基于海量數(shù)據(jù)的深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（policy network），及傳統(tǒng)的人工智能方法蒙特卡洛樹搜索的組合，以及可以通過左右互搏提高自己的水平，這個真的是有的恐怖了有木有。李世石九段固然厲害，可人類畢竟是動物，機器軟件程序是無休止的工作，這一點也是客觀因素了。比賽已經(jīng)結(jié)束了，李世石一比四不敵alphago。

5，AlphaGo 用了哪些深度學(xué)習(xí)的模型

AlphaGo用了一個深度學(xué)習(xí)的模型：卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型。阿爾法圍棋（AlphaGo）是一款圍棋人工智能程序。其主要工作原理是“深度學(xué)習(xí)”?！吧疃葘W(xué)習(xí)”是指多層的人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和訓(xùn)練它的方法。一層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)會把大量矩陣數(shù)字作為輸入，通過非線性激活方法取權(quán)重，再產(chǎn)生另一個數(shù)據(jù)集合作為輸出。這就像生物神經(jīng)大腦的工作機理一樣，通過合適的矩陣數(shù)量，多層組織鏈接一起，形成神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)“大腦”進行精準復(fù)雜的處理，就像人們識別物體標注圖片一樣。擴展資料：阿爾法圍棋用到了很多新技術(shù)，如神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、深度學(xué)習(xí)、蒙特卡洛樹搜索法等，使其實力有了實質(zhì)性飛躍。美國臉書公司“黑暗森林”圍棋軟件的開發(fā)者田淵棟在網(wǎng)上發(fā)表分析文章說，阿爾法圍棋系統(tǒng)主要由幾個部分組成：一、策略網(wǎng)絡(luò)（Policy Network），給定當前局面，預(yù)測并采樣下一步的走棋；二、快速走子（Fast rollout），目標和策略網(wǎng)絡(luò)一樣，但在適當犧牲走棋質(zhì)量的條件下，速度要比策略網(wǎng)絡(luò)快1000倍；三、價值網(wǎng)絡(luò)（Value Network），給定當前局面，估計是白勝概率大還是黑勝概率大；四、蒙特卡洛樹搜索（Monte Carlo Tree Search），把以上這三個部分連起來，形成一個完整的系統(tǒng)。參考資料來源：搜狗百科-阿爾法圍棋（圍棋機器人）搜狗百科-深度學(xué)習(xí)
AlphaGo依靠精確的專家評估系統(tǒng)（value network）、基于海量數(shù)據(jù)的深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（policy network），及傳統(tǒng)的人工智能方法蒙特卡洛樹搜索的組合，以及可以通過左右互搏提高自己的水平，這個真的是有的恐怖了有木有。李世石九段固然厲害，可人類畢竟是動物，機器軟件程序是無休止的工作，這一點也是客觀因素了。比賽已經(jīng)結(jié)束了，李世石一比四不敵alphago。

6，AlphaGo用的什么CPU

AlphaGo的配置是可變的，最低配置是48個CPU加一個GPU，這種配置下由于計算能力太弱，所以它的圍棋能力很弱，最高配置是1920個CPU加280個GPU。和李世石下棋的就是這個配置。部分媒體翻譯有誤，說和李世石對戰(zhàn)的AlphaGo是單機版，實際上不是這樣，和李對戰(zhàn)的AlphaGo連接的是谷歌的內(nèi)網(wǎng)，把當前戰(zhàn)況發(fā)送到谷歌的計算中心，通過計算后，決定要怎么走，再發(fā)送回來。最高配置的AlphaGo的計算能力大概相當于天河二號超級計算機的計算能力的十分之一。至于具體是哪一款，官方?jīng)]有說，我猜是英特爾的至強E7，因為谷歌也是美國公司，完全可以買到英特爾的E7，不像我們的天河二號，想買E7，美國不讓賣，只能買到E5，還不是最強的E5。實際上從計算能力的對比也可以看出來，天河二號用了3.2萬個E5，計算能力僅為AlphaGo的10倍，如果AlphaGo也用E5，應(yīng)該是沒有這么強，所以應(yīng)該是18核36線程版的E7，而天河二號用的是12核24線程的E5。換算一下差不多，18核的E7性能相當于12核E5的1.5倍，1920個18核E7，相當于2880個12核E5，性能相當于使用了3.2萬個12核E5的天河二號的十分之一，這數(shù)字就對上了。至于AlphaGo的GPU用的可能是英偉達的特斯拉，用于加速運算，由于同配置下的GPU的浮點計算能力比CPU強大得多，在部分需要大量浮點計算的場景調(diào)用GPU輔助運算，可以大大提高效率。從AlphaGo的規(guī)模來看，總功耗預(yù)計會在2000KW左右，也就是下一個小時的棋，要消耗2000度電。
AlphaGo是分布式服務(wù)器組成的陣列，并不是某一個CPU組成的，根據(jù)公布數(shù)量的來看，至少有2000多個CPU和GPU合成了這個人工智能產(chǎn)品。AlphaGo依靠精確的專家評估系統(tǒng)（value network）、基于海量數(shù)據(jù)的深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（policy network），及傳統(tǒng)的人工智能方法蒙特卡洛樹搜索的組合，以及可以通過左右互搏提高自己的水平。
從2015年10月的分布式運算公布的版本，alphago使用一千多塊cpu及一百多塊gpu，而這次圍棋對戰(zhàn)分析據(jù)說只用了服務(wù)器總的百分之三十資源，其余的在空閑。
alpha go是一款程序，直播中大家所看到的只是一臺普通電腦而已，只執(zhí)行顯示功能，其計算通過網(wǎng)絡(luò)由谷歌的超級計算機完成。cpu一般采用定制的intel xeon處理器以及intel/nvida加速卡。
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